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新疆维吾尔自治区

九江市(永修县、濂溪区、瑞昌市、湖口县、德安县、柴桑区、武宁县、共青城市、庐山市、浔阳区、彭泽县、都昌县、修水县)

防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)

广安市(武胜县、邻水县、岳池县、华蓥市、广安区、前锋区)  茂名市(茂南区、化州市、高州市、电白区、信宜市)

伊春市(金林区、丰林县、铁力市、嘉荫县、友好区、伊美区、大箐山县、汤旺县、南岔县、乌翠区)

连云港市(东海县、海州区、灌云县、赣榆区、连云区、灌南县)

肇庆市(鼎湖区、端州区、怀集县、封开县、四会市、德庆县、广宁县、高要区)

绵阳市(三台县、江油市、北川羌族自治县、梓潼县、涪城区、安州区、游仙区、盐亭县、平武县)  厦门市(同安区、思明区、翔安区、集美区、湖里区、海沧区)

乐山市(马边彝族自治县、五通桥区、峨眉山市、夹江县、沐川县、金口河区、犍为县、井研县、沙湾区、峨边彝族自治县、市中区)

宜春市(袁州区、奉新县、樟树市、丰城市、高安市、万载县、铜鼓县、宜丰县、靖安县、上高县)

楚雄彝族自治州(南华县、禄丰市、牟定县、永仁县、元谋县、楚雄市、双柏县、武定县、大姚县、姚安县)

吉林市(永吉县、船营区、磐石市、桦甸市、蛟河市、舒兰市、龙潭区、丰满区、昌邑区)

汕尾市(陆河县、城区、海丰县、陆丰市)

陇南市(两当县、礼县、文县、徽县、西和县、成县、宕昌县、武都区、康县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

营口市(站前区、西市区、老边区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市)

东莞市

郴州市(苏仙区、桂东县、宜章县、北湖区、资兴市、汝城县、永兴县、临武县、嘉禾县、安仁县、桂阳县)

铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

郑州市(管城回族区、金水区、新密市、惠济区、登封市、中原区、荥阳市、上街区、新郑市、二七区、中牟县、巩义市)

三明市(清流县、三元区、泰宁县、大田县、尤溪县、将乐县、建宁县、沙县区、宁化县、明溪县、永安市)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

庆阳市(正宁县、环县、华池县、西峰区、合水县、宁县、镇原县、庆城县)

自贡市(富顺县、大安区、自流井区、荣县、沿滩区、贡井区)

威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

漯河市(召陵区、舞阳县、郾城区、源汇区、临颍县)

广州市(白云区、海珠区、天河区、番禺区、黄埔区、从化区、荔湾区、花都区、南沙区、增城区、越秀区)

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宁夏回族自治区

广西壮族自治区

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)

杭州市(余杭区、临平区、淳安县、滨江区、临安区、钱塘区、建德市、西湖区、上城区、萧山区、富阳区、拱墅区、桐庐县)  绥化市(望奎县、青冈县、肇东市、北林区、安达市、庆安县、明水县、兰西县、绥棱县、海伦市)

衡水市(武邑县、桃城区、冀州区、景县、深州市、阜城县、武强县、枣强县、故城县、饶阳县、安平县)

延安市(甘泉县、洛川县、安塞区、延川县、宝塔区、志丹县、延长县、吴起县、富县、宜川县、黄龙县、子长市、黄陵县)

七台河市(新兴区、茄子河区、桃山区、勃利县)嘉兴市(桐乡市、嘉善县、秀洲区、南湖区、平湖市、海盐县、海宁市)

河池市(凤山县、都安瑶族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县、宜州区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、东兰县、环江毛南族自治县、金城江区、南丹县)  三亚市(吉阳区、海棠区、崖州区、天涯区)

海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

广元市(青川县、朝天区、利州区、苍溪县、昭化区、旺苍县、剑阁县)大连市(中山区、普兰店区、庄河市、甘井子区、沙河口区、旅顺口区、西岗区、长海县、金州区、瓦房店市)

武汉市(江夏区、青山区、新洲区、汉阳区、硚口区、江汉区、武昌区、东西湖区、洪山区、江岸区、汉南区、黄陂区、蔡甸区)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

合肥市(肥西县、肥东县、庐江县、蜀山区、包河区、长丰县、庐阳区、瑶海区、巢湖市)

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运城市(平陆县、盐湖区、芮城县、永济市、稷山县、绛县、新绛县、垣曲县、夏县、闻喜县、河津市、万荣县、临猗县)

潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)

盐城市(射阳县、东台市、建湖县、大丰区、滨海县、响水县、阜宁县、亭湖区、盐都区)

东营市(垦利区、利津县、东营区、广饶县、河口区)

毕节市(黔西市、七星关区、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、织金县、赫章县、金沙县)

怀化市(中方县、通道侗族自治县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、洪江市、新晃侗族自治县、鹤城区、芷江侗族自治县、麻阳苗族自治县、沅陵县、会同县)

扬州市(宝应县、江都区、广陵区、高邮市、仪征市、邗江区)

中山市

三沙市(西沙区、南沙区)

延边朝鲜族自治州(敦化市、图们市、延吉市、安图县、和龙市、珲春市、汪清县、龙井市)

◎记者孙小程

是向前一步，冲刺AGI（通用人工智能）；还是毅然断尾，战略后撤？

自大模型“六小虎”成立以来，类似问题以及衍生出的争议便此起彼伏。其背后实质在于，随着底座大模型成为水、电一样的基础设施后，大模型行业将高度头部化，届时是否还需要这么多的底座大模型企业？

“六小虎”是指在大模型领域表现突出的六家创业公司，包括智谱、月之暗面、百川智能、MiniMax、阶跃星辰和零一万物。2022年末，国外的ChatGPT的一鸣惊人，掀起了国内的大模型创业潮，“六小虎”则在这一时间节点前后相继成立。

“大模型创业的残酷性在于，一旦你没有成为最后留在‘牌桌’上的玩家，那你什么都不会剩下。这是一个赢家通吃的市场，失败者的模型和技术积累难以变现，几乎没有被收购的价值。所以，我们一开始就没有投底座大模型，而是更关注AI应用方向。”一名关注AI行业的投资人向记者分析道。

2025年，DeepSeek的异军突起，对“六小虎”的生态位置形成挤压，行业加速进入“洗牌时刻”。随着行业“淘汰赛”发令枪响，“六小虎”已然开始走向分化，有人朝着AGI义无反顾，持续融资、补血、深耕技术；有人选择掉转船头，把有限的资源聚焦至新的业务方向。在大厂卡位、资本退潮的双重夹击下，“六小虎”能否坚守到底、实现侧翼突围？

智谱、阶跃持续冲刺AGI

近日，一则信息引爆AI圈——智谱正式启动上市辅导，成为“六小虎”中首个冲刺IPO的企业。

此次开启IPO流程的智谱，脱胎于清华大学知识工程实验室，由清华教授唐杰带领团队孵化。企查查数据显示，智谱目前已完成18轮融资，投资方包括高瓴资本、启明创投、君联资本等知名PE\VC，美团、阿里、腾讯等互联网公司，以及北京、杭州、珠海等国资系基金。

智谱也是“六小虎”中，明确AGI目标的企业之一。智谱CEO张鹏近期表示：“我们融了多少钱，拿了多少收益，其实都是AGI道路上的盘缠。所谓盘缠，就是花掉这笔钱只为了通往目的地。”另有投资人分析称，如若在A股成功上市，智谱的“安全垫”会更厚，而从企业基本面和财务状况来看，智谱更有可能向科创板发起冲击。

与智谱并称为“基座双雄”的阶跃星辰，似乎刻意保持低调。公司由微软原全球副总裁姜大昕创立，于2月开源了视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及语音交互大模型阶跃Step-Audio，在全球开源社区热度颇高。公司将智能终端agent视为大模型技术落地的核心突破点，并重点布局了汽车、手机、具身智能等关键应用场景。

根据姜大昕的规划，阶跃星辰实现AGI的技术路线是“单模态—多模态—多模理解和生成的统一—世界模型—AGI”。从底座模型来看，阶跃星辰是国内为数不多已经形成从理解到生成、从文本到多模态全系列模型矩阵，并坚持预训练、继续冲击AGI的大模型创业公司之一。

百川、零一率先转向

“六小虎”中的百川智能和零一万物已经“转向”，前者选择“Allin”医疗，后者收缩了预训练团队，全面拥抱DeepSeek。值得一提的是，两家公司的创始人均是科技圈的知名人物，且有过创业成功经历，即搜狗公司创始人、前CEO王小川，“创新工场”原董事长兼首席执行官李开复。

4月10日，王小川在全员信中明确表示，将围绕百小应、AI儿科、AI全科、精准医疗四个方向，减少多余的动作，深度思考，坚定不摇摆。熟悉百川智能的AI企业高管分析称，百川智能的现金流相对稳健，并且较早转向垂直行业赛道，有充足空间、资源支撑这一转型。但打造医疗大模型并不轻松，高质量的数据分散在各个科室乃至医生手中，且面临伦理、牌照等方面的挑战。

再看零一万物。据记者了解，零一万物已经不再投入万亿以上超大参数基模，主要做中规模尺寸、性价比高的模型。日前在接受上海证券报等媒体采访时，李开复明确表示，零一万物决定做全面拥抱DeepSeek模型的第一只“小虎”。

至于以何种方式拥抱DeepSeek，零一万物针对DeepSeek在企业落地有部署难、应用难、定制难三大挑战，提供企业级DeepSeek部署定制解决方案，涵盖了DeepSeek模型部署、应用实践以及模型微调工具。李开复透露，面向toB赛道，零一万物今年第一个季度的收入，可以接近去年全年的收入。

此外，“六小虎”中的月之暗面、MiniMax未传出停止预训练的信号，两家公司的产品力更为突出。其中，月之暗面推出的Kimi是“六小虎”中首个全方位破圈的产品，同时该公司也是投流最激进的企业之一。但在DeepSeek爆火后，公司暂缓了投放，Kimi的声浪也逐渐被DeepSeek、豆包、元宝等产品所盖过。

一级市场估值逻辑分化

回归商业层面，所有大模型企业都要面临一个更现实的问题——一级市场的融资越来越难拿。一方面，头部企业的估值“水涨船高”，能够接受高估值、投得起的机构少之又少；另一方面，DeepSeek的突围路径，让业内外意识到靠烧钱、堆参数的模式，本身无法构建护城河。

华兴资本投资银行事业部合伙人徐锟分析称，市场对开源与闭源AI大模型的估值逻辑正在进一步分化。开源模型的估值更依赖于其生态构建能力，其核心价值体现在技术普惠性和生态协同效应上；而闭源模型的估值则更加聚焦于商业落地能力，市场对其场景拓展能力以及财务指标的实现情况提出了更高要求。

留给创业公司的机会，还剩多少？李开复认为，超大模型的预训练都在逐渐寡头化，并且寡头化的程度在不断加大。他预测，中国大模型领域未来将会收敛至DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家。但也有投资人认为，当前模型技术创新仍存在空间，创业公司并没有“下牌桌”。